摘要
本申请公开了一种基于Transformer的客流预测方法与装置,涉及交通流预测技术领域。该方法包括:获取历史客流数据以及外部信息数据;对外部信息数据进行编码得到外部信息向量,对历史客流数据进行分片处理得到分片数据,对分片数据进行线性投影后与外部信息数据融合得到融合特征;为Transformer编码层构建位置编码器以使Transformer模型理解输入数据的时间顺序,并基于Transformer模型提取融合特征的深层特征;利用二维卷积层对深层特征进行解码,输出客流预测结果。该方法实现了在面对多种人为影响因素和自然不可抗力因素导致的突发交通状况时,可以及时、准确地做出客流预测判断。
技术关键词
分片
位置编码器
客流预测方法
融合特征
前馈神经网络
交通流预测技术
注意力机制
线性
数据处理模块
日期
数据模块
解码模块
天气
编码模块
站点
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数据
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